2025년, 하나의 AI 가 56년 된 수학 기록을 단 하나의 루프로 깨뜨렸습니다: 생성, 테스트, 평가, 반복. 퀀트들은 이를 전략에 적용하고 있습니다.
바로 본론으로 들어가겠습니다....
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저희는 최초의 에이전틱 트레이딩 플랫폼인 Horizon 팀입니다: 평범한 영어로 트레이딩 전략을 입력하면, 몇 분 안에 백테스트하고, 브로커에 실시간으로 배포할 수 있습니다. 이 글은 에이전틱 전략 구축의 기반이 되는 개선 루프 프레임워크를 분석합니다. 현재 클로즈드 베타 중이며, 7월 15일에 공개 출시됩니다. 아래에서 대기자 명단에 등록하세요.
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전체 프레임워크는 다음과 같습니다:
- "자기 개선"이 실제로 의미하는 바 (그리고 그렇지 않은 것)
- 피트니스 신호: 에이전트가 최적화하는 단 하나의 숫자
- 메모리: 실패, 조사, 정제, 참고
- 검증자: 에이전트가 자신의 작업을 절대 평가하지 않는 이유
- Horizon이 현재 이 루프를 실행하는 곳
"자기 개선"이 실제로 의미하는 바
먼저, 솔직한 버전입니다. 자기 개선 에이전트는 모델을 재훈련하지 않습니다. 어떤 프로덕션 시스템도 그렇게 하지 않습니다. 모델의 가중치는 고정된 상태로 유지됩니다.
실제로 축적되는 것은 모델 주변의 모든 것입니다: 테스트된 변형들의 로그, 평가 규칙, 정제된 교훈들. 에이전트는 세 부분으로 구성된 피드백 루프입니다. 생성기가 전략 변형을 제안합니다. 평가기가 과거 데이터를 기준으로 점수를 매깁니다. 선택기가 우승자를 유지하고 생성기에 다시 피드백합니다.
이것은 오래된 메커니즘입니다. 진화적 탐색은 1990년대부터 퀀트 연구에서 사용되어 왔습니다. 변화한 것은 생성기입니다: 이제 LLM이 코드와 평범한 영어로 변형을 제안하고, 인간이 각 단계를 직접 조종하지 않아도 몇 시간 동안 루프를 실행할 수 있습니다. 2025년, DeepMind의 AlphaEvolve는 이 정확한 생성-평가-선택 루프를 사용하여 더 빠른 행렬 곱셈 알고리즘을 찾아냈고, 1969년부터 이어져 온 기록을 깨뜨렸습니다.
피트니스 신호
에이전트는 당신이 점수를 매기는 대로 개선됩니다. 단순 수익률에 점수를 매기면, 데이터셋에서 가장 과적합된 곡선을 찾을 것입니다. 진지한 데스크에서는 복합 점수를 매깁니다: 위험 조정 수익률, 최대 낙폭, 거래 횟수, 시간 창에 걸친 안정성.
점수 규칙이 곧 전략입니다. 그 이후의 모든 것은 단지 탐색일 뿐입니다.
메모리: 실패, 조사, 정제, 참고
인간 연구원은 네 번째 반복을 잊어버립니다. 잘 구축된 에이전트는 모든 실패를 네 단계로 처리합니다.
실패한 백테스트를 문서화합니다. 변형이 왜 실패했는지 조사합니다: 잘못된 시장 상황, 거래 비용, 곡선 피팅. 진단을 일반 규칙으로 정제합니다. 그리고 다음 실행 시, 처음부터 실패를 재발견하는 대신 그 규칙을 참고합니다.
이것이 대부분의 자체 제작 루프가 망가지는 지점입니다. 이 단계가 없으면, 에이전트는 이미 기각한 변형을 다시 제안하고, 제자리 걸음하며 컴퓨팅 자원을 낭비합니다. 이 단계가 있으면, 기각된 각 변형은 탐색 공간에서 사각지대를 표시하고, 각 세대는 이전 세대가 배운 모든 것에서 시작합니다.
검증자: 에이전트가 자신의 작업을 절대 평가하지 않는 이유
자신의 출력을 평가하는 에이전트는 자신의 추론을 보고 이미 구축한 것과 일치하는 결론을 선호합니다. 트레이딩에서 이 실패 모드에는 가격표가 붙어 있습니다: 하나의 데이터셋을 암기하는 루프는 차트에서는 개선처럼 보이지만 실제로는 동전 던지기처럼 행동합니다.
해결책은 두 부분으로 구성됩니다. 평가 규칙은 생성기와 분리되어 있어, 변형을 제안한 프로세스가 절대 점수를 매기지 않습니다. 그리고 최종 점수는 생성기가 본 적 없는 데이터인 샘플 외부 게이트에서 나옵니다. 변형은 두 부분 모두에서 승리해야만 살아남습니다. McLean과 Pontiff는 발표된 전략이 데이터가 알려진 후에는 일반적으로 이점의 상당 부분을 잃는다는 것을 보여주었습니다. 에이전트의 훈련 창도 같은 방식으로 작동합니다.
Horizon이 이 루프를 실행하는 곳
생성, 백테스트, 평가, 선택 루프는 Horizon의 핵심 메커니즘입니다. 평범한 영어로 전략을 설명합니다. 에이전트가 이를 구축하고, 백테스트하고, 점수를 매기고, 점수와 함께 2~3개의 개선된 변형을 나란히 제시하여, 매개변수를 수동으로 조정하는 대신 개선된 후보 중에서 선택할 수 있게 합니다.
모든 백테스트는 다음 제안의 기반이 됩니다. 에이전트가 반복 작업을 수행합니다. 당신은 판단을 내립니다.
백테스트 보고서 (점수 포함)
트레이더들이 흔히 저지르는 실수
단일 지표를 최적화합니다. 에이전트가 역사상 가장 높은 샤프 비율을 찾아내지만, 첫 달 실전에서 붕괴됩니다. 복합 점수가 존재하는 이유가 있습니다.
만든 사람이 자신의 작업을 평가하도록 둡니다. 샘플 내 데이터에 대한 10세대의 자체 승인된 "개선"은 10세대의 암기일 뿐입니다.
인간을 배제합니다. 에이전트는 전략 공간에 대한 검색 엔진입니다. 후보들의 순위를 매깁니다. 실물 자금을 투입할 대상을 결정하는 것은 여전히 인간의 몫입니다.
반복 횟수를 진전과 혼동합니다. 잘못된 피트니스 신호에 대해 평가된 천 개의 변형은 잘못된 방향으로의 천 걸음입니다.
읽어주셔서 감사합니다.
가기 전에
저희는 최초의 에이전틱 트레이딩 플랫폼인 Horizon 팀입니다: 평범한 영어로 트레이딩 전략을 입력하면, 몇 분 안에 백테스트하고, 브로커에 실시간으로 배포할 수 있습니다. 이 글에서 설명한 생성, 백테스트, 평가, 선택 루프가 현재 제품 내에서 실행되고 있습니다. 현재 클로즈드 베타 중이며, 7월 15일에 공개 출시됩니다. 아래에서 대기자 명단에 등록하세요.
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